This is the Trace Id: a881e9054286d55c3f6ebcf63d0dacf8
דלג לתוכן הראשי
האבטחה של Microsoft

מהו ניתוח אבטחת סייבר?

למד כיצד ניתוח אבטחת סייבר עוזר לארגונים לנהל סיכוני אבטחה באמצעות ניתוח נתונים.
סייר ב- SecOps מאוחד, מבוסס על בינה מלאכותית

סקירה כוללת על ניתוח אבטחת סייבר

ניתוח אבטחת סייבר הוא דרך לנהל באופן יזום סיכוני אבטחת סייבר באמצעות כלים כגון מידע אבטחה וניהול אירועים (SIEM). שימוש בלמידת מכונה וניתוח התנהגות לשם ניתוח נתונים ארגוניים ונתוני משתמשים מאפשר לחברות לצפות מראש תקריות אבטחה או להגיב עליהן, ולא להסתפק בתגובה לאחר התקרית.

עם הגידול בנפח הנתונים, מספר האפליקציות, המכשירים והזהויות, קשה יותר לעקוב אחרי כולם ולאבטח אותם באופן ידני. במקרים רבים מפעילים צוותי האבטחה עשרות כלים נפרדים אשר מספקים מאות אותות לשעה. זהו עומס שקשה לעמוד בו כאשר נדרשת התאמת דפוסים ידנית.

ניתוח אבטחת סייבר מאפשר לארגונים:
  • לקשר בין תובנות ממגוון כלי אבטחה, פלטפורמות וענני מחשוב.
  • זיהוי מהיר יותר של איומים. 
  • לשפר את התגובה לתקריות. 
  • להעריך סיכונים לפני שמנצלים אותם.
  • לייעל תהליכים והקצאת משאבים. 
  • לשפר את בינת האיומים הכוללת.
  • להגביר את נראות האיומים ואת המודעות להם.

מסקנות עיקריות

  • ניתוח אבטחת סייבר היא דרך הנוקטת יוזמה בבואה להתמודד עם סיכוני אבטחת סייבר – באמצעות טכניקות כגון למידת מכונה וניתוח התנהגות, איסוף וניתוח נתונים ולאחר מכן זיהוי דפוסים וחריגות שעשויים לזהות איום על האבטחה. 
  • זרימת עבודה אופיינית כוללת איסוף נתונים, נרמול נתונים, ניתוח נתונים, למידת מכונה ותצוגה חזותית של נתונים.
  • ארגונים משתמשים בניתוח אבטחת סייבר כדי לזהות איומים פנימיים וחיצוניים, לנהל תקריות, להעריך סיכונים, ולעמוד בדרישות אבטחה.
  • ארגונים מקבלים גישה לכלים כגון EDR, XDR, ניתוח תעבורת רשת, SIEM, SOAR, ציד איומים, בינת איומים, UEBA, ניהול פגיעויות וניטור רציף.
  • אחדים מהיתרונות המרכזיים הם זיהוי מהיר יותר של איומים, שיפור התגובות לאירועים, הערכת סיכונים, ייעול תהליכים והגברת נראות האיומים והמודעות להם באופן כללי. 
  • כמה מהאתגרים הם חששות לגבי פרטיות נתונים, פערי מיומנויות ואיומים מתפתחים.
  • בתחום ניתוח אבטחת סייבר נראה בעתיד עלייה בשימוש בבינה מלאכותית יצרנית, הרחבת מיומנויות המנתחים, תגובות אוטומטיות לאיומים, ויותר אופטימיזציה.

כיצד פועל ניתוח אבטחת סייבר?

ניתוח אבטחת סייבר אוסף ומנתח נתונים ממקורות שונים כדי לזהות דפוסים וחריגות שעשויים לזהות איום על האבטחה. נתונים אלה מעובדים לאחר מכן באמצעות טכניקות ניתוח מתקדמות – כגון למידת מכונה – כדי לזהות ולהגיב לאיומים פוטנציאליים בזמן אמת. זרימת עבודה אופיינית לפתרון ניתוח אבטחת סייבר כוללת את השלבים הבאים:
 
  1. איסוף נתונים. זה אולי נשמע כמו קלישאה, אך ניתוח אבטחת סייבר יעיל מסתמך על גישה מקיפה לכמות עצומה של נתונים ממשתמשים, נקודות קצה, נתבים, אפליקציות ויומני אירועים, וזו רק רשימה חלקית של מקורות.

  2. נרמול נתונים. גוש עצום של נתונים גולמיים אינו שימושי במיוחד בבואנו להפיק תובנות אבטחה עם הצעה לפעולה. באמצעות נרמול נתונים צוותי אבטחה יכולים לקבץ ערכי נתונים ממקורות מגוונים, להמיר אותם לפורמט אחיד ולסכם אותם לצורך תמיכה בניתוח וקבלת החלטות. 

  3. ניתוח נתונים. לאחר שהנתונים מנורמלים לצורה עקבית ומובנת, ניתן להתחיל בניתוח. זהו שלב זיהוי הדפוסים והתובנות ממגוון נקודות נתונים שלכאורה אינן קשורות. כלים כגון כללים, חוברות עבודה ושאילתות, מאפשרים לזהות מגמות התנהגותיות ולסמן אותן כסיכונים פוטנציאליים.

  4. למידת מכונה. ניתוח נתוני עתק דורש זמן ומשאבים, ולאנשי מקצוע בתחום האבטחה יש רק כמות מוגבלת משניהם. אימון מודלים של למידת מכונה לזהות דפוסי איומים או התנהגויות מסוכנות מאפשר לאנשי מקצוע בתחום האבטחה לעבד נתונים מהר יותר, לזהות חריגות בקלות רבה יותר ולתעדף חקירות. לדוגמה, כלי ניתוח התנהגות של משתמשים וישויות (UEBA) משתמשים בניתוח התנהגות, באלגוריתמים של למידת מכונה ובאוטומציה כדי לזהות התנהגות חריגה ברשת של ארגון. 

  5. תצוגה חזותית של נתונים. תובנות אבטחה מנתוני עתק עלולות להיות מסורבלות וקשות להבנה, דבר שעשוי להקשות על מקבלי החלטות בתחום העסקי ובתחום האבטחה. תצוגה חזותית של נתונים היא ייצוג גרפי של מגמות, חריגות ודפוסים באמצעות תרשימים, גרפים ומפות ההופכים נתונים מורכבים לנגישים ומובנים יותר. בעזרת מודיעין איומים מובן, ארגונים מקבלים תמונה מקיפה של נוף האיומים המאפשרת להם לקבל החלטות אבטחה מושכלות.
ארגונים מסוימים משתמשים בכלי SIEM מקורי בענן כדי לקבץ נתונים שמנותחים לאחר מכן במהירות מכונה לשם זיהוי דפוסים, מגמות ובעיות אפשריות. שימוש ב-SIEM מקורי בענן מאפשר לארגונים לייבא את מקורות מודיעין האיומים והאותות שלהם מכלים קיימים.
מקרי שימוש

ניתוח אבטחת סייבר בפעולה

כוחו של ניתוח סייבר מתבטא בסיוע למומחי אבטחה למצוא ולעצור איומים בשלב מוקדם כאשר משתמשים בו יחד עם זיהוי איומים חיצוניים ותגובות. בחן דוגמאות לאופן השימוש של ארגונים בניתוח אבטחת סייבר.

זיהוי איומים חיצוניים

ניטור דפוסי תעבורת רשת מאפשר לניתוח אבטחת סייבר לזהות מתקפות פוטנציאליות או על חריגות – כגון מתקפת מניעת שירות מבוזרת (DDoS), מתקפת ‘יריב-באמצע‘, תוכנות זדוניות, וכן תוכנת כופר – שעשויות להצביע על פרצות אבטחה.

זיהוי חשבון שנחשף לסכנה

התקפה ישירה על רשתות אינה סוג האיומים היחיד שיכול לפגוע בעסקים. דיוג – מתקפות דיוג מכוונות לגנוב נתונים רגישים לפגוע בהם על ידי הונאה המשכנעת אנשים לגלות מידע אישי כגון סיסמאות ומספרי כרטיסי אשראידיוג והונאות הנדסה חברתית יכולים להערים על משתמשים ולשכנע אותם לשתף נתונים מורשים או להפוך את המערכות שלהם לפגיעות. ניתוח אבטחת סייבר מנטר ברציפות אירועים מסוג זה.

זיהוי איומים פנימיים

ניתוח אבטחת סייבר עוזר לעקוב אחר התנהגויות של משתמשים וישויות בתוך הרשת, ומאפשר זיהוי מוקדם של פעילויות חשודות או איומים פנימיים.

תגובה לתקריות וחקירה דיגיטלית

צוותי אבטחה יכולים להיעזר בניתוח אבטחת סייבר בתגובה לתקריות לאספקת תובנות חזקות הדרושות לפתרון מתקפה. סקירות פורנזיות מעמיקות עוזרות לצוותי אבטחה להבין את אופי הפגיעה במצב האבטחה ועוזרות הבטיח שכל הישויות שנחשפו לסכנה מטופלות.

הערכת סיכונים

כלי למידת מכונה מבצעים אוטומציה של יצירת מודיעין איומים וניתוחו, וכן מסווגים ומאחסנים איומים שזוהו לצורך התייחסות עתידית. הדבר משפר את יכולת המערכת לזהות איומים דומים ולהעריך את רמת הסיכון הצפונה בהם.

תאימות אבטחה ודיווח

פתרון ניתוח אבטחת סייבר יכול לשפר את תאימות הארגון לתקנות התעשייה ולהציג שקיפות באמצעות דיווח אוטומטי.

סוגי כלים לניתוח אבטחת סייבר


ארגונים מצוידים בגישה למגוון כלי ניתוח אבטחת סייבר, אשר לכל אחד מהם תכונות העונות על צרכים שונים. חלק מהכלים עושים יותר מניתוח ומספקים הגנה אוטומטית ותגובה לאיומים.

זיהוי ותגובה בנקודות קצה

זיהוי ותגובה בנקודות קצה (EDR) גלה כיצד טכנולוגיית EDR עוזרת לארגונים להתגונן מפני איומי סייבר חמורים, כגון תוכנת כופרזיהוי ותגובה בנקודות קצה (EDR) היא תוכנה המגנה על משתמשי קצה, מכשירי קצה ונכסי IT באמצעות ניתוח בזמן אמת ואוטומציה המבוססת על בינה מלאכותית. EDR מגן מפני איומים שנועדו לעקוף תוכנות אנטי-וירוס מסורתיות וכלי בטחת נקודות קצה קונבנציונליים אחרים.

תגובה וזיהוי מורחבים

תגובה וזיהוי מורחבים (XDR) למד כיצד פתרונות זיהוי ותגובה מורחבים (XDR) מספקים הגנה מפני איומים ומפחיתים את זמן התגובה בכל עומסי העבודה.תגובה וזיהוי מורחבים (XDR) הוא כלי המזהה, מעריך ומתקן איומים באופן אוטומטי. XDR מרחיב את היקף האבטחה על ידי הגנה על מגוון מוצרים רחב יותר מזה של EDR, כולל נקודות קצה של ארגון, שרתים, יישומי ענן ודואר אלקטרוני.

ניתוח תעבורת רשת

ניתוח תעבורת רשת הוא תהליך של ניטור תעבורת רשת לצורך חילוץ מידע הנוגע לאיומי אבטחה פוטנציאליים ובעיות IT אחרות. הוא מספק תובנות חשובות על התנהגות הרשת ומאפשר למומחי אבטחה לקבל החלטות לגבי הגנה על תשתית רשת ונתונים.

ניהול מידע ותקריות אבטחה

SIEM עוזר לארגונים לזהות, לנתח ולהגיב לאיומי אבטחה לפני שהן פוגעים בפעילות העסקית. הוא גם משלב ניהול מידע של אבטחה (SIM) וגם ניהול אירועי אבטחה (SEM) במערכת ניהול אבטחה אחת.

תיאום אבטחה, אוטומציה ותגובה

תיאום אבטחה, אוטומציה ותגובה (SOAR) גלה מתקפות ועצור אותן ברחבי מערך האבטחה שלך באמצעות Microsoft Sentinel, פתרון SecOps מודרניתיאום אבטחה, אוטומציה ותגובה (SOAR) מתייחס לקבוצת כלים אשר מבצעים אוטומציה של מניעת מתקפות סייבר על-ידי איחוד מערכות לטובת שיפור הנראות, הגדרת האופן שבו יש להפעיל משימות ופיתוח תוכנית תגובה לתקריות בהתאם לצורכי הארגון שלך.

ציד איומים

ציד איומי סייבר – ציד איומי סייבר הוא תהליך חיפוש יזום של איומים לא מוכרים או לא מזוהים ברשת, בנקודות הקצה ובנתונים של הארגון.ציד איומי סייבר הוא תהליך שבו צוותי אבטחה מזהים, מבודדים ומנטרלים באופן יזום איומים מתקדמים שעלולים לחמוק מפתרונות אבטחה אוטומטיים. הם משתמשים במגוון כלים המחפשים איומים לא מוכרים או לא מזוהים ברשת, בנקודות הקצה ובנתונים של הארגון.

בינת איומים

בינת איומי סייבר היא מידע שמסייע לארגונים להתגונן טוב יותר מפני מתקפות סייבר. הדבר כולל ניתוחים שנותנים לצוותי אבטחה תמונה כוללת של נוף האיומים כדי לאפשר להם לקבל החלטות מושכלות לגבי ההכנה לתקיפות, זיהוין והתגובה עליהן.

ניתוח התנהגות של משתמשים וישויות

UEBA – למד כיצד UEBA משתמש בלמידת מכונה ובניתוח התנהגות לצורך זיהוי איומים ומתקפות סייבר.UEBA הוא סוג של תוכנת אבטחה המשתמשת בניתוח התנהגותי, באלגוריתמים של למידת מכונה ובאוטומציה כדי לזהות התנהגות חריגה שעלולה להיות מסוכנת שמציגים משתמשים ומכשירים ברשת הארגון.

ניהול פגיעויות

ניהול פגיעויות הוא תהליך המשתמש בכלים ופתרונות כדי לשמור באופן רציף ויזום על מערכות מחשב, רשתות ויישומים ארגוניים מפני התקפות סייבר ודליפות מידע.

ניטור רציף

כלי ניתוח אבטחת סייבר מנטרים את כל סביבת הארגון - באתר, בענן, ביישומים, ברשתות ובמכשירים - לאורך כל היום, כל יום, כדי לחשוף חריגות או התנהגות חשודה. כלים אלה אוספים מדידת שימוש, אוספים את הנתונים ומבצעים אוטומציה של התגובה לתקרית.

היתרונות הגלומים בכלים לניתוח אבטחת סייבר


כלי ניתוח אבטחת סייבר מציעים לצוותי אבטחה מגוון יתרונות, גם בהגנה על נתונים ארגוניים וגם בשיפור כללי בתהליכי אבטחה.

כמה היתרונות הבולטים הם: 
 
  • זיהוי איומים מהיר יותר. היתרון העיקרי בשימוש בניתוח המשופר על-ידי למידת מכונה וניתוח התנהגותי הוא היכולת להתייחס לסיכונים לפני שהם נהפכים לבעיות. ניטור יזום עוזר לצוותי אבטחה לזהות סיכונים ולהגיב עליהם מהר מאי פעם. 
  • תגובה משופרת לתקריות. איומים מצליחים לפעמים לחדור למערכות האבטחה ולהשפיע על נתונים ארגוניים. אבל זמני תגובה מהירים יותר יכולים להגביל נזק, לבודד אזורים שנפגעו ולמנוע מהאיומים להתפשט בתוך מערכות הארגון.
  • הערכת סיכונים. לא כל האיומים שווים. כלי ניתוח אבטחת סייבר עוזרים למומחי IT להעריך באילו סיכונים כדאי להם לטפל ובאיזה סדר עדיפויות.
  • ייעול תהליכים והקצאת משאבים. כלי ניתוח אבטחת סייבר עוזרים לצוותי אבטחה לאסוף, לקשר ולנתח בצורה יעילה ואפקטיבית יותר כמויות אדירות של נתונים ארגוניים. פישוט התהליך מוביל לכך שכלים אלה מפנים לצוותי האבטחה זמן וכך מתאפשר להם להתמקד במערכות או באירועים הדורשים את תשומת לבם.
  • שיפור נראות האיומים והגברת המודעות להם. האופי האוטומטי של ניתוח אבטחת סייבר מעניק לצוותי האבטחה יכולת לזהות סיכונים מבלי שיידרשו לעמול בבדיקה ומעקב מתמידים אחריהם. מודלים של למידת מכונה וניתוח התנהגותי מסתגלים מתאימים את עצמם ללא הרף כדי לספק לארגונים מודעות מקיפה יותר לאבטחת סייבר.

שיטת עבודה מומלצות לניתוח אבטחת סייבר


כמו בכל כלי, הטכנולוגיה לבדה אינה מספיקה כדי להבטיח הצלחה. כדי להפיק מהם את מלוא יכולתם, נדרשות אי אלה הכנות לפני הטמעתם של כלי ניתוח אבטחת סייבר, ואולי גם שינויים בשיטות העבודה הנוכחיות לאחר הטמעתם. כמה שיטות עבודה מומלצות כוללות:
 
  • סיווג נתונים. ודא שהנתונים הארגוניים מסווגים כראוי ועומדים בכל תקני התאימות הפנימיים או החיצוניים. כמו כן, הגדר בקרות גישה למידע רגיש. בארגונים המשתמשים בכלי אבטחת נתונים ייתכן שכבר מוטמעים תהליכים לעמידה בדרישות סיווג ותאימות. 
  • תקופות שמירה מורחבות. שמרו יומני אירועים שעשויים להידרש בעתיד לצורך ציד איומים או ביקורות תאימות. משך הזמן שבו על ארגונים לשמור על יומני רישום עשוי להשתנות בהתאם לתחום, לתקנות התאימות, או לרשות הרלוונטית. 
  • אפס אמון. הגן על כל הסביבות באמצעות ארכיטקטורת 'אפס אמון' אשר מגנה על כל קובץ, דואר אלקטרוני ורשת על-ידי אימות כל זהות משתמש וכל מכשיר.
  • בינה עדכנית. השתמש בבינת איומים – הנתונים העדכניים ביותר המספקים תמונה מקיפה של נוף האיומים – כדי לבסס החלטות אבטחה על מידע עדכני. 
כדי להתחיל בעבודה עם ניתוח אבטחת סייבר, ארגונים צריכים:
 
  1. לזהות צרכים. לכל ארגון יש מטרות אבטחה משלו, בין אם מדובר בזמני תגובה מהירים יותר או בשקיפות משופרת לצורך תאימות רגולטורית. הצעד הראשון לניתוח סייבר יעיל הוא זיהוי כל המטרות הללו ותעדוף תוצאות אלה לאורך כל תהליך בחירת הכלים החדשים והטמעתם.
     
  2. זיהוי מקורות נתונים. זהו תהליך שעשוי להיות תובעני, אך הוא חיוני לניתוח אבטחת סייבר יעיל. ככל שמקורות הנתונים מקיפים יותר, כך משתפרת היכולת לראות התנהגויות מסוכנות ופעילות חריגה שעשויות להצביע על איום.
     
  3. בחירת הכלי המתאים לנסיבות הארגון. מגוון הכלים לניתוח אבטחת סייבר מעיד על מגוון הצרכים והמצבים המאפיינים את הארגונים המשתמשים בהם. חברה חדשה תזדקק לפתרון מקיף אשר מטפל בכל הערכת האיומים והתגובה. אבל חברה מבוססת יותר עשויה כבר להחזיק פתרונות אבטחת סייבר קיימים – במקרה כזה, הכלי המתאים הוא כזה שבנוי להשתלב במערכות הקיימות ולשפר, ולא להחליף, את ההשקעות הקודמות.

אתגרים בניתוח אבטחת סייבר


ארגונים השואפים לניתוח אבטחת סייבר איכותי ניצבים בפני מספר אתגרים, כולל חששות לגבי פרטיות נתונים, פערי מיומנויות ואיומים מתפתחים.

חששות לגבי פרטיות נתונים

כאשר פרצות מידע מככבות לעתם קרובות בכותרות בינלאומיות, אין פלא שלקוחות ומשתמשים מודאגים מהאופן שבו חברות משתמשות במידע האישי שלהם ומגנות עליו. הוסף לכך את סיבוכי תקנות התאימות המקומיות או אלה הנהוגות בתחום, שעשויות להיכנס לתוקף מהר מכפי יכולתו של הארגון לעדכן את מערכות ניהול הנתונים שלו. פתרון לאתגרים אלה יכול להיות מערכת ניתוח אבטחת סייבר עם תכונות תאימות מוכללות וכן הגנה על נתונים שמגבילים את הגישה הפנימית ומונעות באופן יזום התקפות חיצוניות.

פערי מיומנות

אמנם אבטחת סייבר אינה מושג חדש, אך טכנולוגיות ומערכות עכשוויות מתפתחות בקצב מהיר כדי לעמוד בקצב הצרכים הפנימיים והאיומים החיצוניים. המחסור באנשי מקצוע מיומנים בניתוח אבטחת סייבר פירושו שארגונים מסתמכים יותר ויותר על תהליכים ידניים ומערכות מיושנות רק כדי לעמוד בקצב האירועים. הפתרון הראשון שעשוי לעלות על הדעת הוא הדרכה נוספת לעובדים. עם זאת, גישה יעילה יותר עשויה להיות יישום כלי ידידותי למשתמש, אשר יכול לבצע אוטומציה של תהליכי ניתוח אבטחת סייבר נפוצים וכולל תכונות מובנות כמו מחברים מוכנים מראש ל- CDR, נתוני ענן ושרתים, ואילו רק דוגמאות לשילובים אפשריים.

איומים מסתגלים

קצב ההתפתחות של תקיפות סייבר הוא מסחרר. וניתוח אבטחה מסורתי מוגבל על-ידי יכולתו של ארגון לזהות, להבין ולהגיב לאיומים שהם מתוחכמים יותר מהמערכות הפנימיות שלו. הפתרון הוא גישה לניתוח אבטחת סייבר המתפתח כדי להתאים לקצב האיומים. למידת מכונה וניתוח התנהגות מניעים ניתוח איומים יזום ומניעתי שיכול לעצור התקפות לפני שהן משפיעות על הארגון. פתרונות פלטפורמת בינת איומים מקבצים הזנות של סמני איומים ממקורות שונים ואוצרים את המידע כדי ליישמו בפתרונות כמו התקני רשת, פתרונות EDR ו-XDR, או מערכות ניהול אירועי אבטחה ומידע (SIEMs).

פתרון לניתוח אבטחת סייבר

 
שילוב ניתוח אבטחת סייבר בתהליך אבטחה חדש או קיים הוא חיוני לשמירה על בטיחותם של ארגונים ועל תאימות לתקנות הרלוונטיות הנוכחיות. זיהוי דפוסים, חריגות ואיומים באמצעות למידת מכונה וניתוח התנהגות מאפשר למומחי אבטחה להגן על הנתונים ולעזור להבטיח את המשכיות העסק ביתר קלות. האבטחה של Microsoft מציעה פלטפורמה מאוחדת לפעולות אבטחה המשלבת בתוכה ניתוח אבטחת סייבר כדי להעניק לארגונים את יכולות ההגנה מפני איומים שהם רוצים.
משאבים 

קבל מידע נוסף על האבטחה של Microsoft

  1.
אדם עם שיער קצר עובד על מחשב בחדר מואר במעט.
פתרון

פעולות אבטחה מאוחדות, מופעלות באמצעות בינה מלאכותית

התקדם עם איומי סייבר באמצעות פלטפורמת פעולות אבטחה רבת-עוצמה אחת.
מידע נוסף
גבר עם זקן יושב ליד שולחן ומשתמש במחשב נייד ובמחשב שולחני עם מספר מסכים.
מוצר

Microsoft Sentinel

זהה ועצור מתקפות סייבר מהר יותר עם מערכת SIEM עוצמתית מבוססת ענן, המועשרת בבינה מלאכותית.
מידע נוסף
שלושה אנשי מקצוע יושבים סביב שולחן, מדברים זה עם זה.
מוצר

Microsoft Copilot לאבטחה

דאג שתהיה לצוותי אבטחה יכולת לזהות דפוסים מוסתרים ולהגיב לתקריות מהר יותר בעזרת בינה מלאכותית יצרנית.
מידע נוסף
חזרה אל מקטע ’משאבים’

שאלות נפוצות

  • ניתוח אבטחת סייבר הוא הדרך שבה ארגונים יכולים למצוא דפוסים ולזהות סיכונים בכל הנכסים הדיגיטליים שלהם. למידת מכונה וניתוח התנהגות מספקים מידע לזיהוי מוקדם של אירועים ומאפשרים לצוותי אבטחה למנוע מהם לגרום לנזק משמעותי. כלים אלה יכולים לעזור לנתח כמויות אדירות של נתונים כדי לעזור לארגונים להגיב מהר יותר ולהישאר בטוחים יותר.
  • ניתוח אבטחת סייבר הוא חשוב מכיוון שהוא עוזר לצוותי אבטחה להגן על נתוני הארגון ועל הלקוחות וכן לשפר את תהליכי התגובה לאבטחת סייבר. יתרונות מרכזיים של ניתוח אבטחת סייבר הם זיהוי מהיר יותר של איומים, שיפור זמן התגובה הממוצע לאירועים, הערכת סיכונים, ייעול תהליכים והגברת נראות האיומים. כל אלה עוזרים לשפר את ההגנה על התשתית הקריטית של הארגון ולהפחית בכך את הסיכון למתקפה שעלולה להשפיע על הפרודוקטיביות והרווחיות של הארגון. ניתוח הוא קריטי גם לצורך תאימות וציד איומים.
  • בינה מלאכותית ולמידת מכונה משמשות לקיבוץ, ניתוח והפקת תובנות מכמויות גדולות של נתונים ארגוניים ושל נתוני לקוח. הנפח העצום של הנתונים המופקים ממקורות כגון נקודות קצה, משתמשים ונתבים מציב אתגר התרחבות לאנשי מקצוע בתחום אבטחת הסייבר המבקשים למצוא מגמות או תובנות שיכולות להצביע על איומים. ניתן לאמן מודלים של בינה מלאכותית ולמידת מכונה לזהות מגמות או להפיק תובנות משפע הנתונים המנוהלים על-ידי ארגון. כלי בינה מלאכותית יצרנית חדשים יכולים לעזור לשפר עוד יותר את מהירות ואיכות עבודת האבטחה, תוך הגדלת מערך המיומנויות של מנתחי אבטחה צעירים.
  • ניתוח אבטחת סייבר יכול לעזור לזהות איומים באופן יזום לפני שהם משבשים ארגון. מציאת התאמה בין נתונים ממקורות שונים מאפשרת לצוותי אבטחה לקבל תמונה ברורה יותר של אופן התקדמות תוקף בין וקטורים, ובסופו של דבר קבלים מבט מקיף יותר על התקיפה וחומרתה. שימוש בחוברות עבודה לאוטומציה כול לעזור לקצר את זמן התגובה למשימות נפוצות ואת זמן התגובה הממוצע.

עקוב אחר 'האבטחה של Microsoft'